データから「最も愛してくれているお客様」を特定して売上高が10倍に成長。高級宿泊予約サイトの「一休.com」に聞く、データドリブンなプロダクト運営と顧客を絞る理由。 一休さんを取材しました。 株式会社一休 代表取締役社長 榊 淳さん、チーフディレクター 土屋 美佐子さん。⸺「一休.com」について教えてください。榊： 一休.comは「こころに贅沢させよう。」をコンセプトに掲げて、2000年に運営を開始した、高級ホテル・旅館の予約サイトです。 会社としては、消費者ニーズを捉えた事業を通して、世の中に「こころに贅沢」な時間を増やすことを目指しています。 例えば、プレミアムグルメの予約サイト「一休.comレストラン」や、贅沢体験をお届けする「一休.comスパ」など、様々なサービスを展開しています。 2012年から「データドリブン経営」を軸に、約10年で売上高が10倍以上に成長した。2024年3月
言いたいことをまとめると 婚活支援などの非婚化対策は、少子化対策としては合理性が高く、最も優先度高く基本施策として実施されるべきだ。子育て支援は少子化対策にはならない。ここを最優先にするのは非合理的で優先順位は低い。経済対策としては可。少子化の最大の要因は非婚化・晩婚化であること統計上の事実で揺るぎない。次に子をひとりも作らない婚姻世帯（いわゆるDINKS）の増加。 結婚している夫婦の子どもの数は大きく変わらず。微減しているのは結婚しているのに子どもを作らない世帯の増加に要因があるさらに言うと 少子化支援は経済対策としてはコスパが良い政策であるのはそうなので実施するべき。ただし、それが少子化を促進する事になっては意味が無いのでそこに注意する。DINKS対策も子育て支援では解決不能。どちらかというと晩婚化と社会制度改革のほうが必要だがこっちは政治的にタブー視されている。子どもの数は初婚年齢に
こんちには。 データアナリティクス事業本部 機械学習チームの中村(nokomoro3)です。 冬休みの個人的課題図書(自習)として「Pythonによる時系列予測」を読み終えましたので、感想と振り返りを書いておこうと思います。 書籍情報 以下の書籍になります。 Pythonによる時系列予測 | マイナビブックス 発売 : 2023年10月 翻訳本であり原著は以下となります Time Series Forecasting in Python 発売 : 2022年08月 概要 概要として本書に記載されていることと、記載されてないことを紹介します。 記載されていること（感想含む） 記載されていることは以下のようになっています。 時系列タスクの説明 トレンド、季節性、残差という3成分に分けられることの説明 ランダムウォークという解けない問題の定義 統計モデル MA、AR、ARMA、SARIMA、SA
この記事の概要 p値を理解するには統計学の基礎知識が必要 統計学は「自然界の現象にはばらつきがあり」「測定値には誤差がある」から必要 知りたい事・言いたい事に対し「逆の事」を考える その「逆の事」が正しい確率がp値 p値が十分に小さければ「逆の事」は滅多に起こらないので「言いたい事」が言える この記事の概要 この記事のお題 p値の説明に必要な事 統計学はなぜ必要なのか？ 言いたい事を言うために逆の事*1を考える 「p値」とは「逆の事」が正しい確率 この記事のお題 今日のお題は、こちらの記事についてです。 diamond.jp まず、その前に、この記事の前の記事が素晴らしかったんです。 【「0.05」の謎】統計学好きでも意外と知らない「統計的に有意」の本当の正体 | Science Fictions あなたが知らない科学の真実 | ダイヤモンド・オンライン なので、その記事のブクマに次のよう
大学ではないが、東京大学エクステンション・データサイエンススクール・技術実務者コースでは 前提知識 高校までの理系数学と大学1・2年生の数学の一部（偏微分、積分、行列） 数学科目 統計学、最適化 ざっとレベル感をまとめますと 高校までの計算主体の数学 計算力があればなんとかなる 理工系大学教養レベルの定義・定理で入ってくる数学 抽象度は上がるがまだ図が描ける 理工系大学専門レベル抽象度の上がった数学 位相とかはイメージしずらい、高次元・無限次元とかはもう図もイメージもできない 数学科 超絶 薄い記事では、これらのうちどこを言っているのかとイメージしていない人が言っているのでしょうが、アカデミアの方やエンジニアでもR＆Dで新たなアルゴリズムを開発担当とかでなければ、大体下記をイメージすれば良いのではないかとのところが自論 高校までの数学はほぼ必須 理工系大学教養レベルの数学はできるだけマスタ
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
anond:20230321094940 量的な概念をちゃんと認識しようぜ。 合計特殊出生率は、20年で30%以上低下してるが、夫婦の完結出生児数は、1割程度しか低下してないんだよ。 下がっていると行っても全然程度が違う。 では、合計特殊出生率と連動するように下がっている統計というと、婚姻率になる。これが概ね20ポイント以上低下している。 これと夫婦の完結出生次数が掛け算すると、ほぼ合計特殊出生率になる訳だ。 問題の解決に必要なコストは、100%に近づければ近づけるほど、指数関数的に増大する事が知られている。なので、パレート図というものを用いて、特に理想から乖離している差が大きいところ、影響が大きいところから重点的に対応する事が、よりよい問題解決に繋がるとされる。 今のところ、分析として影響が大きいのは 非婚化による婚姻率の低下（経済的理由が主）結婚年齢の高齢化による出産人数の低下経済的理
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 目次 本資料について 統計学の講義資料 1．本資料について 帝京大学経済学部で用いた講義資料です。 2022年度の統計学I及び統計学IIの講義スライドを編集したうえでUPしています。 もとの講義資料とは異なる点もあるのでご注意ください。 万が一何か問題があれば、当ブログにコメントをいただけますと幸いです。 スライドにも記載の通り、以下の利用を想定しています。 想定①：講義の受講者が復習に利用する 想定②：未受講者が統計学入門資料として利用する 基本的には想定①ですが、文系の学生をメインターゲットとした統計学の本格的入門資料は少ない印象です。 未受講者の方にも役に立つかもしれないと思いWeb上で公開することにしました。 本資料は1年間にわたる講義資料となっています。数回
データのじかんトップ > 新着記事一覧 > データ活用 > 無料で地図データを分析できるソフトウェア「QGIS」とは？ダウンロード方法や基本の使い方を解説 ビジュアライズされた地図からマーケティング計画を練る、災害発生時のBCPを俯瞰的な視点から練り上げる……。 メタバースの世界が拡大しているとはいえ、まだまだ職場や自宅の存在する“土地”に根差して生活している我々にとって、地図データはときに非常に有用なデータとなります。 そこでこの記事で、有用な無料ツールとしてご紹介したいのが「QGIS」。その取得方法やメリット、簡単な利用法についてデモとともに解説いたします！ QGISとは？ ダウンロードする方法は？QGISとは、無料で使えるオープンソースのGISソフトです。 Windows、Mac、Linux、Unix、Androidなど、iOSを除く主要なOSのほとんどに対応しており、機能は有償ソフ
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働きづめでも報われない国 日本からこんにちはこんにちは！ 2週間の旅行でこっちにきてて，せっかくだから日本について何本か記事を書こうと思う．まずは，経済の話からはじめよう． たいていの人たちが日本について最初に気づくのは，各地の都市がいかにすばらしいかってことだ．とりわけ東京は，現代の驚異だ．キレイに刈り込まれた木々に取り囲まれて，設計のしっかりしたぴかぴかのビル群がそびえたっている．レストランやお店や各種の娯楽は目眩がするほど数知れず，どれもこれもすばらしい．どこも混み合ってるけれど，それでいていつもなぜか静謐を感じさせる．そして，ほんの数分歩けば電車の駅にたどり着いて，そこからどこでも必要な場所に向かえる．他のどんな国もおよばない都市設計・計画の偉業を日本は達成している．それを支えているのは，異例なまでに平和で驚くほど創造的な文化だ． でも，この夢の楽園みたいな外観の下で，日本全体はそ
Haruka Sakamoto @harukask1231 医師 / 修士（公衆衛生学）/ 博士（国際保健学） 東京女子医科大学 グローバルヘルス部門 准教授 日本医療政策機構 シニアマネージャー 東京財団政策研究所 主任研究員 専門は国際保健・医療政策です。 国際保健や医療関係の話題、また以前住んでいたイラン・中東の話題が中心です。 Haruka Sakamoto @harukask1231 日本の少子化の要因を分析した論文を発表しました（共著） 結論は、「高収入・高学歴の人ほど子供を産んでいるし、子供の数も多い」でした（ざっくりした説明ですが） 詳細は以下に続きます。 journals.plos.org/plosone/articl… 2022-04-28 17:24:07 リンク journals.plos.org Salaries, degrees, and babies: Tre
超高速な大規模データ解析を 実現するソフトウェアツール NYSOL makes it easier and faster to analyze big data. NYSOLver2.4.2 SOFTWARE LIST GitHub NYSOL Manual ※NYSOLは日本発のオープンソース（無料）です。 *NYSOL is open source software in Japan LICENSE 最新情報NEWS 2019.06.05 SOFTWARE NYSOLのDockerイメージ公開 2019.05.23 SOFTWARE nysol_pympiのインストールメモ 2018.09.20 INFORMATION WebbleバージョンのKIZUNAを公開しました。 Back Number NYSOLとはABOUT NYSOL 大規模データの解析に関する様々な大学やプロジェクトで
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